İş dünyası liderleri yapay zeka becerilerinin eksikliği algısı nedeniyle paniğe kapılmaya devam ediyor. Buna göre Salesforce verileri10 küresel çalışandan yalnızca biri “talep edilen yapay zeka becerilerine” sahip. Bu endişe üst yönetime de yansıyor. Deloitte yöneticilerin %68'inin orta ila aşırı düzeyde yapay zeka becerileri açığı bildirdiğini ortaya koyuyor.
Aslında “Yapay Zeka becerileri” ifadesi yanlış bir isimdir ve yöneticilerin bu konu hakkında körü körüne konuşmaktan kaçınmaları iyi olur. Bunun yerine liderler, insanların yapay zeka araçlarını nasıl yönetebileceğine ve birlikte çalışabileceğine odaklanmalıdır. Sonuçta yapay zeka da diğer teknolojiler gibidir; onu hayatlarımıza nasıl entegre edeceğimizi öğrenmemiz gerekir.
Uygulamada, çalışanların yalnızca çok küçük bir kısmı gerçekten yapay zeka geliştirip kod yazabilecek. Elbette yüksek düzeyde teknik becerilere ihtiyaç duymaya devam edecekler. Peki ya geri kalanımız? Gerçek şu ki, çoğu çalışan yakında yapay zekayı karar alma mekanizmamızı değiştirmek yerine güçlendirmek ve üretkenliği artırmak için kullanacak.
Yapay zeka becerilerindeki boşluk yanlış anlaşılıyor. İşte iş dünyasının liderlerinin düşünmesi gereken şey.
1. İlerlemek için bir adım geri atın
Beceri açığını gidermek, personelinize toplu olarak yapay zeka modelleri oluşturmayı öğretmek anlamına gelmez. Bunun yerine, işinizi tam olarak yapay zekanın hangi sorunları çözmede iyi olduğu konusunda eğitmekle ilgilidir.
Sanayi devriminin sonuçlarını ele alalım. Atlı sabanı kullanan bir çiftçi olduğunuzu hayal edin. Aniden yanmalı motor ortaya çıkıyor.
Bu yeniliği göz ardı etmek saçma olurdu. Verimlilik kazanımları çok büyük olduğundan çiftçinin becerilerini artırması gerekiyor. Ancak bir gecede yanmalı motor tasarımcısı veya mühendisi olmaları gerekmiyor.
Çiftçi için bir sonraki mantıklı adım, yanmalı motorların nasıl çalıştırılacağını ve bakımını yapacağını öğrenmek, bu aletle araziyi nasıl sürüleceğini stratejilemek ve yeni fırsatları anlamaktır.
Aynı şey yapay zeka için de geçerli. Bu her zaman teknik becerilerin kazanılması veya geliştirilmesiyle ilgili değildir; bunun yerine yapay zekanın ihtiyaç duyduğu becerilere uyum sağlamakla ilgilidir. Tıpkı içten yanmalı motorlar yapan insanlar olduğu gibi, yapay zeka algoritmaları oluşturma konusunda da uzmanlaşan insanlar her zaman olacaktır. Ancak çoğumuz için mesele, günlük görevlerimizde yapay zekadan nasıl etkili bir şekilde yararlanacağımızı anlamaktır.
2. 'Tersine mühendislik' yapay zeka becerileri
Birçok iş lideri, operasyonlarının gerçekte nasıl işlediğine dair görünürlükten yoksundur ve süreçlerindeki karmaşık bağımlılıklar ağını kavramakta zorluk çeker. Bu onları bir tahmin oyunu oynamaya itiyor; sorunların ne olduğunu ve nerede olduğunu tespit etmeye çalışıyorlar, kararlarının doğru olup olmadığını merak ediyorlar ve eylemlerin neden umdukları sonuçlara dönüşmediğini anlamaya çalışıyorlar.
Bir işletmeyi yapay zekayla başarılı bir şekilde dönüştürmek ve bunun ekibinizin becerilerini nasıl tamamlayabileceğini anlamak için birkaç şeyi doğru yapmanız gerekir. Öncelikle yapay zeka çözümlerinin iş sonuçlarından hareketle çalışacak ve bunları yönlendiren kararları hedefleyecek şekilde tasarlanması gerekiyor.
İkincisi, yapay zekanın, insanları güçlendirecek ve güveni artıracak şekilde insanlar tarafından yönetilen süreçlere yerleştirilmesi gerekiyor. Başka bir deyişle insan merkezli olmak zorundadır. Üçüncüsü, işletmelerin bireysel olarak değerli ve toplu olarak dönüşüm yaratan yapay zeka çözümlerini birbirine bağlayarak tüm süreci yeniden tasarlaması gerekiyor.
3. Dönüşümsel düşünceye öncelik verin
Klasik simülasyon video oyununu hatırlayan var mı? SimCity?
Sizi şehirleri yönetmek ve genişletmekten ve yeni bir park mı yoksa hastane mi inşa edeceğinize karar vermekten sorumlu kılar.
En önemlisi SimCity, bu kararların yönettiğiniz şehri tam olarak nasıl etkilediğini izlemenize, tahmin etmenize ve ölçmenize olanak tanır. Oynamak büyüleyiciydi çünkü kararlarınız ile bunların yarattığı sonuçlar arasındaki sebep ve sonucu doğrudan görebiliyordunuz.
Şimdi işinizi yürütmek için bir SimCity eşdeğerine sahip olduğunuzu hayal edin. Karar verebildiğinizi, kaynakları tahsis edebildiğinizi, senaryoları test edebildiğinizi ve bunların performansı nasıl etkilediğini görebildiğinizi hayal edin önce değişiklik yapmaya başlıyorsunuz. Neyse ki liderlerin artık bunu hayal etmelerine gerek yok, çünkü yapay zeka bunu bugün sizin için yapabilir.
Bu tür bir gücü çalışanların ellerine vermek, gerçek yapay zeka becerilerinin geliştirilmesinin neye benzediğidir; Çalışanların işlerinin geneline bakmalarına, geleceğe yönelik oynamalarına ve olacaklara göre bilinçli kararlar almalarına olanak tanıyan araçlar. Yakın gelecekte personelin bu tür araçları kullanma konusunda kendilerini geliştirmeleri gerekecek.
4. İnsan yeteneklerini geliştirirken yapay zekanın güçlü yönlerinden yararlanmak
Yapay zeka spektrumunun iki ucunu hayal edin. Bir tarafta yapay zekanın üstün olduğu şeyler var. Diğer yandan mücadele ettiği şeyler.
Örneğin yapay zeka, verilerden içgörü elde etme konusunda harikadır. Ancak iş karmaşık kararlar almaya geldiğinde insanlar hâlâ çok daha üstün. Yapay zeka mesaj taslağı oluşturmada iyidir ancak insani bağlantılar oluşturamaz. Yapay zeka, veri açısından zengin ortamlardaki kalıpları tespit etme konusunda son derece iyidir; ancak yeni bir durum (çıktıların dayandırılacağı geçmiş verilerin bulunmadığı yeni bir bağlam) söz konusu olduğunda bu durum bocalayacaktır.
Bireyler olarak yapay zekanın nerede üstün olduğunu anlamamız gerekiyor, böylece kendimizi daha üretken hale getirmek için ondan faydalanabiliriz. Aynı zamanda, insan bağlantılarını teşvik etmek, yeni bağlamlarda gezinmek ve karmaşık karar alma gibi yapay zekanın etkili olmadığı alanlarda beceri geliştirmeye odaklanmayı iki katına çıkarmamız gerekiyor.
Bu, bir denge kurmakla ilgilidir: Yapay zekayı cephaneliğimizde güçlü bir araç olarak kucaklarken, aynı zamanda bizi farklı kılan benzersiz insani yetenekleri beslemek.
5. Kendinize şunu sorun: Hangi çiftçi olmak istiyorsunuz?
Yapay zeka çağında hem bireyler hem de kuruluşlar yapay zekayı benimseyerek gelişebilir. Bireyler yapay zeka ile becerilerini geliştirmeye odaklanmalı, kuruluşlar ise insan odaklı, bağlantılı ve karar almayı geliştiren yapay zekayı seçerek bunu ana işlerine entegre etmelidir.
Yapay zeka becerileri hakkındaki tartışmayı yeniden rayına oturtma misyonumda, başarılı ve başarısız bir işletme arasındaki fark, insanların ve makinelerin sürekli ve uyumlu bir şekilde birlikte çalıştığı hibrit bir dünyada çalışıp çalışamayacakları olacak.
Çiftçi hikayemize geri dönelim. Bunun nasıl sonuçlandığını tarihten biliyoruz: Atla yetinenler bir süreliğine iyi durumdaydılar, ancak içten yanmalı motoru benimseyenler rollerini katlanarak değiştirebileceklerini gördüler. Bu nedenle günümüzün iş dünyasının liderleri için soru basit: Hangi çiftçi olmak istiyorsunuz?
Dr Angie Ma kurucu ortağı Fakülte, özel kurumsal yapay zeka çözümleri üreten bir şirket. Ma, 2014 yılında Dr Marc Warner ve Andy Brookes ile birlikte Fakülte'yi kurdu. Londra merkezli firma, STEM doktorası ve yüksek lisans mezunlarının akademiden veri bilimi alanında bir kariyere geçmelerine yardımcı olmak için bir burs olarak başladı.
Kaynak bağlantısı